Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Kaedah untuk menyamakan histogram warna imej menggunakan perpustakaan PHP dan OpenCV

Kaedah untuk menyamakan histogram warna imej menggunakan perpustakaan PHP dan OpenCV

WBOY
WBOYasal
2023-07-17 12:16:39853semak imbas

Kaedah penyamaan histogram warna imej menggunakan perpustakaan PHP dan OpenCV

Penyamaan histogram warna imej ialah teknik pemprosesan imej yang biasa digunakan dengan tujuan meningkatkan kontras dan kejelasan imej. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan perpustakaan PHP dan OpenCV untuk melaksanakan penyamaan histogram warna imej dan memberikan contoh kod yang sepadan.

Pertama, kita perlu memastikan PHP dipasang dan dikonfigurasikan. Kemudian, kita perlu memasang perpustakaan OpenCV untuk dapat memanggil fungsi yang berkaitan dalam PHP. OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka yang berkuasa yang menyokong pelbagai algoritma pemprosesan dan analisis imej.

Seterusnya, mari kita lihat langkah bagaimana untuk mencapai penyamaan histogram warna imej:

  1. Import pustaka sambungan OpenCV PHP

Dalam kod, kita perlu mengimport perpustakaan sambungan OpenCV PHP terlebih dahulu. Dengan mengandaikan kami telah memasang sambungan PHP OpenCV dan menamakannya opencv.so, kami boleh mengimport perpustakaan menggunakan kod berikut:

extension=opencv.so
  1. Memuatkan imej

Seterusnya, kita perlu memuatkan imej asal. Dengan mengandaikan imej asal kita ialah image.jpg, kita boleh memuatkan imej menggunakan kod berikut:

$image = cvimread('image.jpg');
  1. Tukar kepada imej skala kelabu

Kita perlu menukar imej asal kepada imej skala kelabu untuk melakukan penyamaan histogram. Kita boleh menukar imej kepada skala kelabu menggunakan kod berikut:

$grayImage = cvcvtColor($image, cvCOLOR_BGR2GRAY);
  1. Kira Histogram

Seterusnya, kita perlu mengira histogram imej skala kelabu. Kami akan menggunakan fungsi cvcalcHist untuk mengira histogram. Kodnya adalah seperti berikut:

$hist = cvcalcHist($grayImage, [0], NULL, [256], [0, 256]);
  1. Kira histogram kumulatif

Seterusnya, kita perlu mengira histogram kumulatif untuk melakukan penyamaan. Kita boleh mengira histogram kumulatif menggunakan kod berikut:

$cumulativeHist = cvcalcHist($grayImage, [0], NULL, [256], [0, 256]);
  1. Histogram kumulatif dinormalkan

Kita perlu menormalkan histogram terkumpul untuk dapat menyamakannya. Kita boleh menormalkan histogram terkumpul menggunakan kod berikut:

$totalPixels = $grayImage->rows * $grayImage->cols;
$normalizedHist = $cumulativeHist / $totalPixels;
  1. Samakan imej

Akhir sekali, kita boleh menggunakan histogram kumulatif ternormal untuk menyamakan imej. Kita boleh menggunakan kod berikut untuk mencapai langkah ini:

$equalizedImage = cvequalizeHist($grayImage);

Contoh Kod:

extension=opencv.so

$image = cvimread('image.jpg');
$grayImage = cvcvtColor($image, cvCOLOR_BGR2GRAY);
$hist = cvcalcHist($grayImage, [0], NULL, [256], [0, 256]);
$cumulativeHist = cvcalcHist($grayImage, [0], NULL, [256], [0, 256]);
$totalPixels = $grayImage->rows * $grayImage->cols;
$normalizedHist = $cumulativeHist / $totalPixels;
$equalizedImage = cvequalizeHist($grayImage);

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara untuk melaksanakan penyamaan histogram warna imej menggunakan perpustakaan PHP dan OpenCV. Kami memberikan contoh kod yang sepadan dan menerangkan perkara yang dilakukan oleh setiap langkah. Kaedah ini boleh membantu kami meningkatkan kontras dan kejelasan imej, dengan itu meningkatkan kualiti imej. Dengan menggunakan pendekatan ini, kami boleh melakukan pemprosesan dan analisis imej dengan mudah dalam PHP.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah untuk menyamakan histogram warna imej menggunakan perpustakaan PHP dan OpenCV. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn